一、建模内容图解
（1）监督学习： 通过已有的样本去训练得到一个最优的模型，再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出。监督学习根据输出数据又分为回归问题和分类问题。回归问题通常输出的是一个连续的数值，分类问题输出的是一个离散的数值。
举一个简单的例子：比如你感觉生病了，去医院看病，医生根据你说的几个病状特征，最后告诉你要吃多少药，吃几天，这就是回归问题；如果是告诉你生病或者没生病就是分类问题。
（2）非监督问题：根据类别未知的训练样本解决模式识别中的各种问题，主要为聚类问题。非监督学习对比监督学习来说就没有输出的y值，全是特征值，非监督学习更多的是做一个聚类或者降维。
（3）随机算法：应用的是随机值是算法逻辑。
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